遥感数字图像几何处理ppt课件
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1.遥感影像对比度拉伸基本方法
具体步骤： • 打开实验数据: bhtmref.img • 1.采用交互式拉伸工具分别对影像进行以下对比度拉
伸： • 线性拉伸 • 均衡化拉伸均衡化
2.遥感影像直方图匹配方法 • 打开两个波段数据或两景影像进行直方图匹配操
三、实习仪器与数据 ENVI 或 ERDAS、PCI等通用遥感图像处理软
件（本实习指导书以ENVI为例来加以说明）、 TM遥感影像数据。
图1 研究区示意图
四、实习步骤
1. 数据预处理 首先对TM影像进行几何校正和辐射校正，辐
射校正包括辐射定标和大气校正。
2. 确定分类系统 结合研究区的实际地物分布特点以及分类需
选取地面控制点
选取地面控制点
• 点击Show List按钮，可以查看每一个控制 点的信息
校正影像
• Ground Control Points Selection窗口菜单 Options > Warp File，根据刚才选择的地面 控制点对TM影像进行几何校正。
• Method选择多项式Polynomial法，Degree 选择2阶
动态聚类法流程：
控制参数:
K : 类别数(近似值)
N : 每类的的最小样本数 s : 类内的分散程度参数(如类的标准差) c : 类间距离参数(最小距离)
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问题三：坐标纠正变换两种方案
直接法（需进行像元的重新排列，要求存储空间大一倍，计
算时间也长）
间接法（常采用）
14
几个重要的问题
问题四：亮度值重采样
最邻近像元采样
（简单计算量小、辐射保真度好，但几何精度低）
双线性内插法
（实践中常采用）
双三次卷积重采样法
（内插精度较高，但计算量大）
15
双线性内插法
遥感图像几何处理
1
主要内容：
➢遥感图像几何变形 ➢遥感图像的几何处理 ➢遥感图像几何处理的应用
2
遥感图像的几何变形
遥感图像的几何变形是指原始图像上各地物的几 何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参照系统 （切平面坐标系）中的表达要求不一致时产生的 变形。
Hale Waihona Puke 形误差➢ 静态误差与动态误差 ➢ 内部误差与外部误差
5
➢几何处理两个层次
粗纠正：仅对图像上的系统几何误差进行改正。对传感器内部畸变的改正 很有效，但处理后图像仍有较大的残差。 精纠正：消除图像中的几何变形，得到符合某种地图投影或图形表达要求的 新图像。
6
粗纠正
——基于图像的构像方程来进行。
MSS的构像方程：
（任一像元的构像，都等效于中心投影朝旁向旋转 了一个扫描角后，以像幅中心成像的几何关系。）
图像对另一幅图像的几何纠正
19
图像配准的关键问题 ——同名点的选取
方法之一：利用图像相关法自动获取
20
相关系数
相关性测度
mm
( fi, j fi, j )(gir, jc gr,c )
(c, r)
i1 j1
1
m
m
m
遥感数字图象处理课件.ppt
减色法：从自然光（白光）中减去一种或两种基色光而产 生色彩的方法。
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
加色法彩色合成与减色法彩色合成
Байду номын сангаас
加色法三原色
减色法三原色
三、光学增强处理
✓ 图像的光学增强处理方法具有精度高， 反映目标地物 更真实，图像目视效果等优点，是遥感图像处理的重 要方法之一。
✓ 计算机图像处理的优点在于速度快、操作简单、效率 高等优点，有逐步取代光学方法的趋势。
2、颜色的性质：
所有颜色都是对某段波长有选择地反射而对其他波长吸收的结果。 颜色的性质由明度、色调、饱和度来描述。
（1）明度：是人眼对光源或物体明亮程度的感觉。物体
反射率越高，明度就越高。
（2）色调：是色彩彼此相互区分的特性。 （3）饱和度：是色彩纯洁的程度，即光谱中波长段是否窄，
频率是否单一的表示。
第一节 遥感图像的光学处理原理及方法
一、颜色视觉
1、亮度对比和颜色对比
（1）亮度对比：对象相对于背景的的明亮程度。改变对
比度，可以提高图象的视觉效果。 C=(L对象 – L 背景）/ L 背景
（2）颜色对比：在视场中，相邻区域的不同颜色的相互
影响叫做颜色对比。两种颜色相互影响的结果，使每种颜 色会向其影响色的补色变化。在两种颜色的边界，对比现 象更为明显。因此，颜色的对比会产生不同的视觉效果。
③ 色度图：可以直观地表现颜色相加的 原理,更准确地表现颜色混合的规律.
CIE色度图
3、颜色相减原理
减色过程:
白色光线先后通过两块滤光片的过程.
颜色相减原理:当两块滤光片组合产生颜色混合时,入
射光通过每一滤光片时都减掉一部分辐射，最后通过的光是经过 多次减法的结果.
减法三原色:黄、品红、青
遥感图像几何校正 ppt课件
但此法需要高程信息，且在一幅图像中，受传感器位置和姿态 的影响，其外方位元素的变化规律只能近似表达，因此有一定 的局限性，使其在理论上的严密性难以严格保证，所以相对于 多项式法，其精度提高并不明显，而且计算量较大。
X Y
FX FY (
(x, y x, y)
)
直接法：由x,y求出X,Y
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33
但用直接法（正解法）得到的纠正图像上的像点不 是规则排列，有的可能重复，有的可能无像点，难 以获取规则排列的数字图像，所以常采用间接法 （反解法）纠正图像。
ppt课件
34
（二）间接校正法
从校正后图像出发，按一定换算关系反求算出原始图像上像点坐标.
TM数据（30米），GPS精度应在10－20米之间； SPOT数据（5－10米）， GPS精度应在亚米级； 更高的校正精度要求，宜用差分GPS来获取坐标。
但使用GPS测量要注意投影问题。GPS使用的是WGS84经纬 度投影，在使用前可能要进行投影转换。
地面控制点的地理坐标必须与投影要求一致，否则会带来较 大误差。
设任意像元在原始图像和纠正后图像中的坐标分别为(x,y)和 (X,Y),即(x,y)为原始坐标，(X,Y)为纠正后坐标:
x Gx ( X ,Y ) y Gy ( X ,Y )
间接法:由X,Y求出x,y
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35
灰度内插：
不管是直接法还是间接法，求出新的像点位置后，都要通过 灰度内插法求出该位置的灰度值。
值时，就需要由采样点（已知像素）内插，称为重采样。 其附近像素（采样点）的灰度值对被采样点的影响的大小可
以用重采样函数来表达。 常用的方法有四种：（下面具体介绍）
X Y
FX FY (
(x, y x, y)
)
直接法：由x,y求出X,Y
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33
但用直接法（正解法）得到的纠正图像上的像点不 是规则排列，有的可能重复，有的可能无像点，难 以获取规则排列的数字图像，所以常采用间接法 （反解法）纠正图像。
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34
（二）间接校正法
从校正后图像出发，按一定换算关系反求算出原始图像上像点坐标.
TM数据（30米），GPS精度应在10－20米之间； SPOT数据（5－10米）， GPS精度应在亚米级； 更高的校正精度要求，宜用差分GPS来获取坐标。
但使用GPS测量要注意投影问题。GPS使用的是WGS84经纬 度投影，在使用前可能要进行投影转换。
地面控制点的地理坐标必须与投影要求一致，否则会带来较 大误差。
设任意像元在原始图像和纠正后图像中的坐标分别为(x,y)和 (X,Y),即(x,y)为原始坐标，(X,Y)为纠正后坐标:
x Gx ( X ,Y ) y Gy ( X ,Y )
间接法:由X,Y求出x,y
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灰度内插：
不管是直接法还是间接法，求出新的像点位置后，都要通过 灰度内插法求出该位置的灰度值。
值时，就需要由采样点（已知像素）内插，称为重采样。 其附近像素（采样点）的灰度值对被采样点的影响的大小可
以用重采样函数来表达。 常用的方法有四种：（下面具体介绍）
遥感图像处理基础ppt课件
主要有两种方法：K-L变换（主成分变换）和 k-T变换（缨帽变换）。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
11
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
2
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
14
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
15
5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
4
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
18
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
学习这两种方法，首先需要认识多光谱空间。
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5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
多光谱特征空间是一个n维坐标系，每一个坐 标轴代表多波段图像的一个波段，坐标值表示该波 段像元的灰度值，图像中的每个像元对应于坐标空 间中的一个点。
像元相加后的值若超出了显示范围(0-255)， 则需要乘一个正数a，以确保数据值在允许范围。
加法运算主要用于对同一区域的多幅图像求平 均，可以有效减少图像的加性噪声。
2
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
2、差值运算 又称作减影技术。指两幅同样大小的图像对应 像元的灰度值相减。设有两幅图像，差值公式为：
14
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
上式也可以写成：
表示对图像中每一像元矢量逐个逐个乘以矩阵 A，便得到新图像中的每一个像元矢量。A的作用是 给多波段的像元亮度加权重系数，实现线性变换。 由于变换前各波段具有很强相关性，变换后Y的各 分量间将具有最小的相关性。
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5.3 遥感图像增强与变换
例如在红外波段植被与浅色土壤，在红波段与 深色土壤及水体很难分开，当用红外波段减去红波 段时，由于植被在这两个波段的反射率差异很大， 相减后植被像元具有很高的差值；而土壤和水体在 这两个波段的反差很小，因此在差值图像中植被信 息得到突出，很容易找到其分布区域和面积。
4
5.3 遥感图像增强与变换
图像运算
18
5.3 遥感图像增强与变换
多光谱图像变换
K-T变换主要应用于针对TM数据和曾经广泛使 用的MSS数据。K-T变换是对原图像的坐标空间进行 平移和旋转，变换后的新坐标轴具有明显的景观含 义，可与地物直接联系。对于TM和MSS数据，转换 矩阵不同。
遥感数字图像处理教学ppt
80%
数字图像格式
常见的数字图像格式包括BMP、 JPEG、TIFF、PNG等。
遥感数字图像特点
01
02
03
04
大数据量
遥感图像通常覆盖较大的地理 区域，包含丰富的地物信息， 数据量较大。
多源性
遥感图像可以来自不同的传感 器和平台，具有多源性。
多尺度性
遥感图像可以反映不同空间尺 度的地物信息，具有多尺度性 。
遥感数字图像处理教学
目
CONTENCT
录
• 遥感数字图像基础 • 遥感数字图像获取与处理 • 遥感数字图像增强技术 • 遥感数字图像分割与分类 • 遥感数字图像应用实例分析 • 遥感数字图像处理软件介绍及使用
指南
01
遥感数字图像基础
遥感技术概述
遥感定义
遥感是一种利用传感器对地球表面及大气层中的目 标进行远距离、非接触式探测的技术。
时序性
遥感图像可以反映同一地区不 同时间的地物信息变化，具有 时序性。
02
遥感数字图像获取与处理
遥感平台与传感器
遥感平台类型
遥感平台与传感器的选择
包括卫星、飞机、无人机等，不同平 台具有不同的空间分辨率、时间分辨 率和光谱分辨率。
针对特定的应用需求，选择合适的遥 感平台和传感器，以获取高质量的遥 感数据。
利用支持向量机（SVM）算法在高 维空间中寻找最优超平面，实现对遥 感图像的分类。
基于集成学习的分类器
通过集成多个弱分类器构建一个强分 类器，提高遥感图像分类的准确性和 稳定性。
05
遥感数字图像应用实例分析
农业领域应用
作物类型识别
利用遥感图像数据，结合图像处 理技术，可以实现对不同作物类 型的自动识别和分类，为精准农
遥感数字图像几何处理ppt课件
备
原始 纠正 输入 几何 灰度 纠正
工 作
数字 图像
变换 函数
图像 范围
位置 变换
从新 采样
数字 图像
编辑课件
16
遥感图像几何校正原理
遥感图像几何校正包括光学校正和数字纠正两种方法。
数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠 正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二 是像元灰度值重新计算（重采样）。
第三章 遥感数字图像几何处理
讲解内容
1. 遥感数字图像几何变形的原因和纠正方法
2. 中心投影够像和多中心投影数字图像的几 何纠正
3.侧视雷达图像的几何纠正
目的 1. 熟悉遥感数字图像几何变形的原因；
2.可以利用一到二种方法对不同遥感器产生 的图像进行几何纠正。
编辑课件
1
3.1 遥感数字图像几何处理概述
编辑课件
23
几何精校正概括为两个步骤：
第一步是构建一个模拟几何畸变的数学模型， 以建立原始畸变图像空间与标准图像空间的某种 对应关系，实现不同图像空间中像元位置的变换；
第二步是利用这种对应关系把原始畸变图像 空间中全部像素变换到标准图像空间中的对应位 置上，完成标准图像空间中每一像元亮度值的计 算。
– 计算校正后影像中的每一点所对应原图中的 位置（x，y）。计算时按行逐点计算，每行 结束后进入下一行计算，直到全图结束。
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29
重采样的两种方法
–对输入影像的各个象元在变换后的输出影像 坐标系上的相应位置进行计算，把各个象元 的数据投影到该位置上。
–对输出影像的各个象元在输入影像坐标系的 相应位置进行逆运算，求出该位置上的象元 数据。该方法是经常采用的方法。
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高差引起的像点位移
10
地表曲率的影响
地球是球体，严格说是椭 球体，因此地球表面是曲 面。这一曲面的影响主要 表现在两个方面，一是像 点位置的移动，当选择的 地图投影平面是地球的切 平面时，使地面点P0相对 于投影平面点P有一高差 △h。
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像点位移
11
二是像元对应于地面宽度 的不等。由于传感器通过 扫描取得数据，在扫描过 程中每一次取样间隔是星 下视场角的等分间隔。如 果地面无弯曲，在地面瞬 时视场宽度不大的清况下， L1，L2，L3，…的差别不 大。但由于地球表面曲率 的存在，对应于地面的P1， P2 ， P3 ，… ， 显然 P3-P1 ＞ L3-L1 ， 距 星 下 点 越 远 畸变越大，对应地面长度 越长。
坐标变换的两种方案
首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关 系。对其包括：
直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像
元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：
XFx(x,y)
YF 编辑y课(件x,y)
17
式中，x,y为P点原始图像的行数和列数；X，Y为P在新图 像中的坐标（即地面坐标系），并把P（x,y)的灰度值重新 计算后送到P（X，Y）位置上去。
第三章 遥感数字图像几何处理
讲解内容
1. 遥感数字图像几何变形的原因和纠正方法
2. 中心投影够像和多中心投影数字图像的几 何纠正
3.侧视雷达图像的几何纠正
目的 1. 熟悉遥感数字图像几何变形的原因；
2.可以利用一到二种方法对不同遥感器产生 的图像进行几何纠正。
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1
3.1 遥感数字图像几何处理概述
为何要进行几何纠正？
1.只有纠正后的图才能用于信息分析；
（制作满足量测和定位要求的各地球资源及 环境遥感专题图）
2.多源图像融合时，必须进行几何配准，才 能保证不同图像间的几何一致性；
3.利用遥感图像进行地形图测量或更新，对
遥感图像的几何纠正提出了更严格要求。
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2
3.1.1 遥感图像的几何畸变的因素
N
P
大气折射的影响
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14
地球自转的影响
卫星前进过程中，传感器
对地面扫描获得影像时，
地球自转影响较大，会产
生影像偏离。因为多数卫
星在轨道运行的降段接收 (a)获得影像 影像，即卫星自北向南运
动，这时地球自西向东自 转。相对运动的结果，使
（b）实际对应的 地面位置
卫星的星下位置逐渐产生
（c）影像变形
间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，
Y）在原始图像中的位置P（x,y），然后把该点的灰度值
计算后返送给P(X,Y)。其纠正公式为：
x编G辑x课(件X,Y) yGy(X,Y)
18
（1）基本思路
校正前的影像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的，但实际上，由 于某种几何畸变，影像中 像元点间所对应的地面距 离并不相等（图a）。校 正后的影像亦是由等间距 的网格点组成的，且以地 面为标准，符合某种投影 的均匀分布（图b），影 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。校正的最 终目的是确定校正后影像 的行列数值，然后找到新 影像中每一像元的亮度值。
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4
（2）遥感平台运动状态变化
航高：当平台运动过程中受到力学
因素影响，产生相对于原标准航高的 偏离，或者说卫星运行的轨道本身就 是椭圆的。航高始终发生变化，而传 感器的扫描视场角不变，从而导致影 像扫描行对应的地面长度发生变化。 航高越向高处偏离，影像对应的地面 越宽 .
编辑课件
5
航速：卫星的椭圆轨道本身就导致
偏离。偏离方向如图所示，
所以卫星影像经过校正后 成为图C的形态。
地球自转引起偏离
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15
3.1.2 遥感数字图像的几何纠正的一般过程
从具有几何畸变的影像中消除畸变的过程。也可以说是 定量地确定影像上的像元坐标（影像坐标）与目标物的地 理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标变换式）。
准
输入 建立 确定 像元 像元 输出
像元对应于地面宽度的不等
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12
全景畸变：即当传感 器扫描角度较大时， 影响更加突出，造成 边缘景物在影像显示 时被压缩。假定原地 面真实景物是一条直 线，成像时中心窄、 边缘宽，但影像显示 时像元大小相同，这 时直线被显示成反S形 弯曲。
全景畸变导致S弯曲现象
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13
பைடு நூலகம்气折射的影响
大气对辐射的传播产生折 射。由于大气的密度分布 从下向上越来越小，折射 率不断变化，因此折射后 的辐射传播不再是直线而 是一条曲线，从而导致传 感器接收的像点发生位移
备
原始 纠正 输入 几何 灰度 纠正
工 作
数字 图像
变换 函数
图像 范围
位置 变换
从新 采样
数字 图像
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遥感图像几何校正原理
遥感图像几何校正包括光学校正和数字纠正两种方法。
数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠 正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二 是像元灰度值重新计算（重采样）。
前进方向为轴旋转了一个角度。可 导致星下点在扫描线方向偏移，使 整个影像的行向翻滚角引起偏离的 方向错动。
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8
偏航：指遥感平台在前进过程中，
相对于原前进航向偏转了一个小角度， 从而引起扫描行方向的变化，导致影 像的倾斜畸变。
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9
（3）地球本身对遥感影像的影响
地形起伏的影响
当地形存在起伏时，会 产生局部像点的位移， 使原来本应是地面点的 信号被同一位置上某高 点的信号代替。由于高 差的原因，实际像点P距 像幅中心的距离相对于 理 想 像 点 P0 距 像 幅 中 心 的距离移动了△r。
了卫星飞行速度的不均匀，其他因素 也可导致遥感平台航速的变化。航速 快时，扫描带超前，航速慢时，扫描 带滞后，由此可导致影像在卫星前进 方向上（影像上下方向）的位置错动。
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6
俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起
影像上下方向的变化，即星下点俯时 后移，仰时前移，发生行间位置错动。
编辑课件
7
翻滚：遥感平台姿态翻滚是指以
遥感影像成像过程中所造成的各种几何畸变称为
几何校正。影响影像几何畸变的因素主要包括三类：
（1）遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸
变，如遥感器扫描运动中的非直线性等；
（2）遥感平台的运行状态：包括由于平台的高度
变化、速度变化、轨道偏移及姿态变化引起的图像畸
变；
（3）地球本身对遥感影像的影响：包括地球的自
转、高程的变化、地球曲率、大气折射等引起的图像
畸变；
（4）影像投影面及地图投影法的选取。
编辑课件
3
（1）遥感器的内部畸变：
透镜的辐射方向畸变像差 透镜的切线方向畸变像差 透镜的焦距误差 透镜的光轴与投影面的非正交性 图象投影面的非平面性 探测元件排列的不整 采样速率的变化 采样时刻的偏差 扫描镜的扫描速度的变化
高差引起的像点位移
10
地表曲率的影响
地球是球体，严格说是椭 球体，因此地球表面是曲 面。这一曲面的影响主要 表现在两个方面，一是像 点位置的移动，当选择的 地图投影平面是地球的切 平面时，使地面点P0相对 于投影平面点P有一高差 △h。
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像点位移
11
二是像元对应于地面宽度 的不等。由于传感器通过 扫描取得数据，在扫描过 程中每一次取样间隔是星 下视场角的等分间隔。如 果地面无弯曲，在地面瞬 时视场宽度不大的清况下， L1，L2，L3，…的差别不 大。但由于地球表面曲率 的存在，对应于地面的P1， P2 ， P3 ，… ， 显然 P3-P1 ＞ L3-L1 ， 距 星 下 点 越 远 畸变越大，对应地面长度 越长。
坐标变换的两种方案
首先要确定原始图像和纠正后图像之间的坐标变换关 系。对其包括：
直接法：从原始图像阵列出发，依次对其中每一个像
元分别计算其在输出（纠正后）图像的坐标，即：
XFx(x,y)
YF 编辑y课(件x,y)
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式中，x,y为P点原始图像的行数和列数；X，Y为P在新图 像中的坐标（即地面坐标系），并把P（x,y)的灰度值重新 计算后送到P（X，Y）位置上去。
第三章 遥感数字图像几何处理
讲解内容
1. 遥感数字图像几何变形的原因和纠正方法
2. 中心投影够像和多中心投影数字图像的几 何纠正
3.侧视雷达图像的几何纠正
目的 1. 熟悉遥感数字图像几何变形的原因；
2.可以利用一到二种方法对不同遥感器产生 的图像进行几何纠正。
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1
3.1 遥感数字图像几何处理概述
为何要进行几何纠正？
1.只有纠正后的图才能用于信息分析；
（制作满足量测和定位要求的各地球资源及 环境遥感专题图）
2.多源图像融合时，必须进行几何配准，才 能保证不同图像间的几何一致性；
3.利用遥感图像进行地形图测量或更新，对
遥感图像的几何纠正提出了更严格要求。
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3.1.1 遥感图像的几何畸变的因素
N
P
大气折射的影响
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地球自转的影响
卫星前进过程中，传感器
对地面扫描获得影像时，
地球自转影响较大，会产
生影像偏离。因为多数卫
星在轨道运行的降段接收 (a)获得影像 影像，即卫星自北向南运
动，这时地球自西向东自 转。相对运动的结果，使
（b）实际对应的 地面位置
卫星的星下位置逐渐产生
（c）影像变形
间接法：从空白图像阵列出发，依次计算每个像元P（X，
Y）在原始图像中的位置P（x,y），然后把该点的灰度值
计算后返送给P(X,Y)。其纠正公式为：
x编G辑x课(件X,Y) yGy(X,Y)
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（1）基本思路
校正前的影像看起来是 由行列整齐的等间距像元 点组成的，但实际上，由 于某种几何畸变，影像中 像元点间所对应的地面距 离并不相等（图a）。校 正后的影像亦是由等间距 的网格点组成的，且以地 面为标准，符合某种投影 的均匀分布（图b），影 像中格网的交点可以看作 是像元的中心。校正的最 终目的是确定校正后影像 的行列数值，然后找到新 影像中每一像元的亮度值。
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（2）遥感平台运动状态变化
航高：当平台运动过程中受到力学
因素影响，产生相对于原标准航高的 偏离，或者说卫星运行的轨道本身就 是椭圆的。航高始终发生变化，而传 感器的扫描视场角不变，从而导致影 像扫描行对应的地面长度发生变化。 航高越向高处偏离，影像对应的地面 越宽 .
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航速：卫星的椭圆轨道本身就导致
偏离。偏离方向如图所示，
所以卫星影像经过校正后 成为图C的形态。
地球自转引起偏离
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3.1.2 遥感数字图像的几何纠正的一般过程
从具有几何畸变的影像中消除畸变的过程。也可以说是 定量地确定影像上的像元坐标（影像坐标）与目标物的地 理坐标（地图坐标等）的对应关系（坐标变换式）。
准
输入 建立 确定 像元 像元 输出
像元对应于地面宽度的不等
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全景畸变：即当传感 器扫描角度较大时， 影响更加突出，造成 边缘景物在影像显示 时被压缩。假定原地 面真实景物是一条直 线，成像时中心窄、 边缘宽，但影像显示 时像元大小相同，这 时直线被显示成反S形 弯曲。
全景畸变导致S弯曲现象
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பைடு நூலகம்气折射的影响
大气对辐射的传播产生折 射。由于大气的密度分布 从下向上越来越小，折射 率不断变化，因此折射后 的辐射传播不再是直线而 是一条曲线，从而导致传 感器接收的像点发生位移
备
原始 纠正 输入 几何 灰度 纠正
工 作
数字 图像
变换 函数
图像 范围
位置 变换
从新 采样
数字 图像
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遥感图像几何校正原理
遥感图像几何校正包括光学校正和数字纠正两种方法。
数字纠正是通过计算机对图像每个像元逐个地解析纠 正处理完成的，其包括两方面：一是像元坐标变换；二 是像元灰度值重新计算（重采样）。
前进方向为轴旋转了一个角度。可 导致星下点在扫描线方向偏移，使 整个影像的行向翻滚角引起偏离的 方向错动。
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偏航：指遥感平台在前进过程中，
相对于原前进航向偏转了一个小角度， 从而引起扫描行方向的变化，导致影 像的倾斜畸变。
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（3）地球本身对遥感影像的影响
地形起伏的影响
当地形存在起伏时，会 产生局部像点的位移， 使原来本应是地面点的 信号被同一位置上某高 点的信号代替。由于高 差的原因，实际像点P距 像幅中心的距离相对于 理 想 像 点 P0 距 像 幅 中 心 的距离移动了△r。
了卫星飞行速度的不均匀，其他因素 也可导致遥感平台航速的变化。航速 快时，扫描带超前，航速慢时，扫描 带滞后，由此可导致影像在卫星前进 方向上（影像上下方向）的位置错动。
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俯仰：遥感平台的俯仰变化能引起
影像上下方向的变化，即星下点俯时 后移，仰时前移，发生行间位置错动。
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翻滚：遥感平台姿态翻滚是指以
遥感影像成像过程中所造成的各种几何畸变称为
几何校正。影响影像几何畸变的因素主要包括三类：
（1）遥感器的内部畸变：由遥感器结构引起的畸
变，如遥感器扫描运动中的非直线性等；
（2）遥感平台的运行状态：包括由于平台的高度
变化、速度变化、轨道偏移及姿态变化引起的图像畸
变；
（3）地球本身对遥感影像的影响：包括地球的自
转、高程的变化、地球曲率、大气折射等引起的图像
畸变；
（4）影像投影面及地图投影法的选取。
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（1）遥感器的内部畸变：
透镜的辐射方向畸变像差 透镜的切线方向畸变像差 透镜的焦距误差 透镜的光轴与投影面的非正交性 图象投影面的非平面性 探测元件排列的不整 采样速率的变化 采样时刻的偏差 扫描镜的扫描速度的变化